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龙图腾网获悉厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)申请的专利基于神经网络模型的放疗图像信息的融合方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120725896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511258264.1，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于神经网络模型的放疗图像信息的融合方法是由刘俊;高翔;傅丽蓉;林丽美;石丽婉设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络模型的放疗图像信息的融合方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗数据处理技术领域，公开了一种基于神经网络模型的放疗图像信息的融合方法，通过构建包含图像域和特征域的双域神经网络模型，采用自监督学习方法对多模态放疗图像数据进行联合训练，实现了从全局结构到局部特征的深层次信息融合。在图像域内引入多分辨率金字塔融合机制以增强多模态图像间的空间一致性，在特征域内结合放射剂量分布物理约束与射束路径特征约束，优化了深层特征表达。总体上实现了多模态放疗图像信息的精准融合，提升了放疗计划制定的精确性与安全性，降低了关键区域图像信息失真的风险，满足了肿瘤放疗对影像融合效果的更高要求。

本发明授权基于神经网络模型的放疗图像信息的融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络模型的放疗图像信息的融合方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、构建第一双域神经网络模型；所述双域包括图像域和特征域； S2、采用自监督学习方法基于历史患者放疗图像数据训练第一双域神经网络模型，得到第二双域神经网络模型； S3、基于第二双域神经网络模型，在图像域中执行多模态放疗图像融合操作，并在融合过程中引入射束路径特征约束，得到第一融合放疗图像，将第一融合放疗图像输入特征域； S4、在特征域中执行深层语义特征融合操作，在融合过程中引入放射剂量分布物理约束和射束路径特征约束，生成融合后的放疗图像信息； 所述步骤S1包括以下子步骤： S11、构建图像域子网络；所述图像域子网络由多尺度卷积单元、跨模态特征对齐单元、上采样单元及特征归一化单元按照预设层级连接关系集成； S12、构建特征域子网络；所述特征域子网络由多层编码-解码网络单元和跨通道特征融合单元集成； S13、在图像域子网络与特征域子网络之间设置域间残差连接单元与多尺度特征传递单元，进行双域特征信息流动与交互； S14、初始化双域神经网络模型的权重参数与网络超参数，得到第一双域神经网络模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)，其通讯地址为：361000 福建省厦门市思明区镇海路上古街10号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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